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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本申请的实施例提供了一种基于无人机网络的分层联邦学习方法、装置、介质及设备。该方法包括：向位于覆盖范围内的各待选客户端发送个性化模型以及待训练边缘模型；接收由各待选客户端发送的训练关联度；确定关联度阈值并确定目标客户端；接收并聚合由各目标客户端训练的本地模型，得到本轮边缘迭代训练的目标边缘模型；根据目标边缘聚合无人机从本轮全局迭代训练开始到本轮边缘迭代训练结束所消耗的能量、下一轮边缘迭代训练的预测消耗能量以及其在本轮全局迭代训练开始时的初始能量，确定目标边缘聚合无人机是否可参与下一轮边缘迭代训练。本申请实施例的技术方案可以避免因无人机电量耗尽而影响训练进程，进而提高分层联邦学习的训练效率。
主权项：1.一种基于无人机网络的分层联邦学习方法，其特征在于，应用于目标边缘聚合无人机；所述方法包括：向位于覆盖范围内的各待选客户端发送自身的个性化模型以及待训练边缘模型；接收由各所述待选客户端发送的训练关联度，所述训练关联度由所述待选客户端根据其在上一轮边缘迭代训练得到的本地模型与所述个性化模型之间的模型相似度确定得到；基于双延迟深度确定性策略梯度算法，确定使所述目标边缘聚合无人机在历史边缘迭代训练得到的目标边缘模型对全局模型的贡献值最大的关联度阈值；确定所述训练关联度大于或等于所述关联度阈值的待选客户端为本轮边缘迭代训练的目标客户端；接收并聚合由各所述目标客户端在每一次边缘迭代中对所述待训练边缘模型训练得到的本地模型，得到本轮边缘迭代训练的目标边缘模型；根据所述目标边缘聚合无人机从本轮全局迭代训练开始到本轮边缘迭代训练结束所消耗的能量、下一轮边缘迭代训练的预测消耗能量以及其在本轮全局迭代训练开始时的初始能量，确定所述目标边缘聚合无人机是否可参与下一轮边缘迭代训练；在所述目标边缘聚合无人机无法参与下一轮边缘迭代训练的情况下，将本轮边缘迭代训练得到的目标边缘模型上传至全局聚合无人机进行全局聚合，反之，继续下一轮边缘迭代训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 基于无人机网络的分层联邦学习方法、装置、介质及设备
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